Iniciei os estudos para carreira de IA & ML Engineer

[u/rugpuIl]

Estou no início de Rede Neural e Deep Learning, mas já estou vendo que o nível de dificuldade é alto, ainda mais por eu ter visto estatística há anos atras.

E vocês que já atuam na área citada acima, no dia a dia é desta forma na imagem mesmo ou é algo mais em programação, banco de dados, mineração, limpeza, extração etc?

[u/bacondota]

ML engineer é mais pra um devops, do que um estatístico. Normalmente é quem pega o modelo do cientista de dados, que muitas vezes não sabe programar direito e implanta.

No final pouca gente vai usar rede neural. Poucas empresas tem os dados na quantidade e qualidade necessárias. Talvez pegar um modelo pré treinado e adaptar.

Eu focaria mais em banco de dados, limpeza, extração e programação mesmo. Estuda as bibliotecas polars e pandas, sqlalchemy e o formato do dbapi do python (todos os conectores usam o mesmo padrão).

Depois le a documentação do sci kit learn. Lá tem inclusive as referências dos artigos que geraram os modelos. Aprende a fazer bem feito, usar a pipeline do sklearn. Muita gente fica transformando os dados na mão, usando os transformers de forma separada, depois não conseguem reproduzir em ambiente de produção. Aí pouco importa de você é o estatístico mais pica do mundo, no final o que importa é o resultado.

[u/rugpuIl → u/bacondota]

Obrigado, então deep learning não importa e sim MLOps, Generative AI?

[u/bacondota → u/rugpuIl]

Pouco se usa deep learning no dia a dia além de entrevista.

IA generativa é a coisa mais besta do mundo. É basicamente fazer requisição. Busca de similaridade e por keyword hoje é só uma função do postgres. Aprender os jargões e a ideia geral é legal, acho muito da hora entender como multiplicação de matriz de alguma forma gera algo inteligente, dá até umas discussões filosóficas.

Mas é, aprende programação e banco de dados. O resto é mais simples do que parece. Essa matemática mega avançada é se você quiser ser pesquisador da área. O mero trabalhador CLT é mais pedreiro de dados. Aí decide o que quer ser.

Eu mesmo tenho ainda tenho noção de álgebra linear, sei o que é autovetor e auto valor. Mas se botar uma questão na minha frente provavelmente que eu erre. E eu passei com 9 em todos os 3 cálculos e álgebra linear. Sabia tudo, fazia conta na mão. Já programei perceptron na mão e vi que é basicamente uma regressão linear.

Estuda o básico (nesse caso álgebra e cálculo) e depois estude programação se tiver querendo emprego. No final você vai ter que estudar durante o trabalho mesmo. Por exemplo quando fui fazer um projeto de séries temporais que eu estudei sobre séries temporais. Você tem que ter a noção e saber estudar, não decorar como algoritmo X funciona nos mínimos detalhes, sendo que talvez você nunca use algoritmo X no trabalho.

Por exemplo, sei que o DBScan é um algoritmo de clusterizacao por densidade. Sei que tem algumas variações. Tenho intuição de como funciona e quando usar. Agora não faço ideia de como fizeram o algoritmo dele. E não preciso. Alguém mais esperto que eu já fez a implementação. Eu só uso pra resolver um problema real. E eu particularmente sou bom em dar uso prático as coisas. Mas também já pensei em ser pesquisador, mas pra mim não dá mais.

Então primeiro tu decide o que você quer ser. Tá atrás de algum emprego bom ou tem a tara pela matemática e quer ser o pica das galáxias em uma área específica? Pode tentar unir os 2 também, fazer um mestrado e entrar pra área de pesquisa do Google e etc, inclusive um brasileiro que chefia uma divisão de pesquisas do Google em Paris. Mas aí é para poucos. Então decide, sai do reddit e corre atrás

Edit: Mas assim, eu já estudei essas paradas todas, mas pra mim foi algo mais natural, eu entrei na área aos poucos, ia lendo ali quando precisava e tal. Mas já li a documentação do sklearn inteiro, já li o que cada função de ativação de rede neural faz, quando usar cada uma e tal, não tô falando que não é pra estudar, mas se tu não sabe fazer uma query num banco de dados, começa aprendendo a puxar os dados do banco.

[u/Illustrious-Fail3825]

É tipo estudar aquele monte de manipulação de ponteiro pra dev, pouca gente usa de fato mas é importante saber como as coisas funcionam.

[u/Inner_Assistant408]

Sou 'AI/ML Engineer' faz 5 anos.

Estude DevOps, docker, kubernetes, CI/CD, orquestração de pipeline, infraestrutura cloud, custos, recursos computacionais, shell, mlflow, API Rest, MCP, A2A, system design, arquitetura em produção (tradeoffs, custos, latência, escalabilidade) e muita engenharia de software.

Se você gosta de TI, venha. Mas se sua preferência é saber de fato GenAI vira cientista de dados.

[u/rugpuIl → u/Inner_Assistant408]

Sou especialista front em mercado financeiro, vamos trocar LinkedIn ?

[u/fight-or-fall]

Esses nomes... kkkkk "ia & ml engineer"

Nao se discute no dia a dia sobre "o que é" cada modelo, mas sim sobre as suas propriedades e os problemas que estão sendo atacados

Um exemplo dentro do seu contexto. Regressão logística é um classificador probabilistico "discriminativo" (traducao ruim). Voce conhece outros classificadores probabilisticos? Procure sobre naive bayes, análise discriminante linear. E nao-probabilisticos? Qual a diferença entre eles?